热爱数据，想知道如何进入金融科技、机器人甚至警务领域? 那么数据科学的职业生涯可能会适合你. 有这么多的机会, 难怪它会成为那些想要雇佣技术人才的公司的流行语.
多年来, 我们中的许多人都成功地掌握了Excel和Tableau, 但数据技术正在以惊人的速度发展, 数据科学是科技领域最令人兴奋的新兴工作之一, 根据一份来自 LinkedIn. At hackajob, 我们经常看到数据科学方面的职位出现, 虽然很多人都听说过, 并不是所有人都知道它的目的和过程.
那么数据科学到底是什么呢?
数据科学是跨学科的，这意味着它利用了各种过程, 编程, 科学的方法, 从许多结构化和非结构化数据中提取知识和见解的系统甚至算法. 这种相互关联的学科知识使那些在该领域工作的人非常有吸引力
如果你是一个希望进入数据科学世界的爱好者, 这里有5条建议可以帮助你开始.
1. 热爱学习
如果你是一个好奇的人，喜欢学习，数据科学可能很适合你. 令人兴奋的是，无论你花了多少个月或几年的时间学习数据科学, 总会有新的算法出现, 技术和应用不断涌现. 这意味着你必须准备好永不停止学习. 在这个领域工作了2年，5年甚至10年. We see this as a positive; if you like challenges, 跟上趋势并对数据感到兴奋，那么你可能会喜欢使用数据科学的角色. 持续学习意味着你将永远处于游戏的顶端.
当涉及到提取数据本身时，对学习的热爱也会派上用场. 不像一般的软件开发, 你可以从哪里开始设计, 一旦您对需求有了大致的了解，就立即实施和测试, 在数据科学项目中，你很大程度上依赖于数据的可用性. 的数据 可能 在那里，但客户也可能有法律或技术障碍与你分享. 另外, 它可能质量很低，或者充满歧义和不一致，或者甚至根本没有注释数据. 这可能意味着您必须提前几个月通过收集和注释数据来学习和准备, 但这本身就能确保当你最终完成任务时, 你对它了如指掌.
2. 从一些特别的事情开始
进入数据科学——就像任何新的学科一样——可能会让人不知所措, 由于许多领域都属于“数据科学”的范畴，. 最大的问题总是“我应该从哪里开始??“我们的建议是找一个你最感兴趣的特定话题, 或者是市场上最大的需求, 从这一点开始——这将帮助你保持动力. 例如, 您可以从一般统计和机器学习开始了解基础知识, 然后专注于自然语言处理, 因为目前市场上有很多这类角色的机会. 例如, 如果你从自然语言处理项目开始, 然后，您可以逐渐添加文档提取技能, 开发聊天机器人和推荐系统.
3. 有支持小组或导师吗
你可能已经在从事机器学习项目了, 也许你是软件公司团队的一员，或者你可能学习和研究过人工智能. 无论你来自哪个行业，都要做好很多人质疑你的决定的准备. 事实是, 学习数据科学可能很难, 你需要掌握许多复杂的数学和算法概念, 但如果你有一个支持小组或导师, 这会让你更容易坚持下去. 俗话说:“共享问题减半”。, 所以当你遇到困难的时候，至少要有一个人可以问你问题. 从长远来看，你会发现这对你有帮助.
还有很多方法可以与数据科学家同行进行社交. 我们建议参加聚会(你现在可以澳门十大正规赌博娱乐平台来自世界各地的远程聚会), 参加会议, 澳门十大正规赌博娱乐平台脸谱网和LinkedIn群, 在推特和Quora上活跃. 也许最重要的是, 我们建议至少找一个导师——一个已经走在这条路上的人，如果你感到迷茫，或者你需要一个声音板来谈论你的想法，他可以给你指明方向.
4. 每个项目都很重要
你之前可能参与过很多项目，或者与数据科学有过接触, 这可能对你有利. 我们建议，一旦你开始做教育数据科学项目, 你把每一个都看作是向世界展示你的作品的一种方式. 我们这么说是因为它会! 与你在公司或为直接客户做的工作相反, 在大多数情况下, 教育项目 你的 知识产权及 你的 闪耀的机会. 把精力投入到你的项目中，比如确保代码干净，所有的东西都有良好的文档记录，这样你就可以把这些项目展示给潜在的客户和雇主，比其他申请者领先一步. 和, 更重要的是，新的机会可能来自那些看到你的投资组合或GitHub账户，并找到符合他们项目需求的技能和专业知识的人. 相信我们!
5. 要积极主动，尽快开始
好消息是你正在读这篇文章——这已经是一个好的开始了. 许多人在数据科学教育上花费了数年时间, 写十大网博靠谱平台这门学科的论文，参加Kaggle比赛, 然而，他们并没有把自己的技能运用到数据科学的工作中. 有扎实的通用软件工程或其他相关经验者优先考虑, 如果等待多年，就有可能失去进行转型的动力. 所以我们的建议是在你成为一名合格的数据科学家之前就开始找工作, 也许一些教育项目就足以让你找到第一份工作. 一开始可能会令人沮丧, 但你会在学习的过程中学习, 几个月后，你可能会远远领先于那些花时间等待的人.
我们希望这篇文章有所帮助. 一开始，数据科学似乎是一个棘手的问题, 但是有了这些建议, 你很快就可以上路了. 如果你对数据科学方面的工作感兴趣，那就注册吧 hackajob. 只需要5分钟，公司就会联系到你!
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